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一种基于基本窗口的数据流聚类方法

林辉  林锦贤  
【摘要】:数据流环境下,数据的分布特征随着时间的变化而变化,然而传统的界标聚类方法不能及时淘汰较老的数据,且对任意形状数据的聚类效果都不是很好。本文提出一种基于基本滑动窗口的数据流聚类方法,且对基于密度聚类的方法进行了改进,使其能改善上述的两个缺点。采用滑动窗口技术是因为它更能体现当前一段时间的数据分布,聚类效果也有了进一步的改进。理论与实验证明,改进过的聚类方法与传统的界标的方法相比是更有效的。

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